【摘 要】
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针对遥感影像中城镇区域内外的自然地物难以区分,城镇区域不易完整识别的问题,提出一种对象级模糊MRF识别方法.该方法首先通过光谱信息和空间梯度分析得到城镇种子点(人造地
【机 构】
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湖南商学院湖南省移动电子商务协同创新中心,计算机学会
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.41101425,No.61471170);教育部-中国移动科研基金(No.MCM20170506);湖南省教育厅资助科研项目(No.16A114,No.17B145);湖南省重点研发计划项目(No2018GK2058);湖南省自然科学基金(No.2016JJ2070,No.2017JJ3132)
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针对遥感影像中城镇区域内外的自然地物难以区分,城镇区域不易完整识别的问题,提出一种对象级模糊MRF识别方法.该方法首先通过光谱信息和空间梯度分析得到城镇种子点(人造地物顶部点和阴影点);然后由均值漂移算法过分割影像;再对过分割区域建立MRF,在迭代过程中用MRF的条件概率矩阵代替模糊C均值聚类算法的隶属度矩阵,并保持包含种子点的区域类别不变,从而实现城镇识别.对于QuickBird和Ikonos遥感影像,该模型能够兼顾城镇区域自动识别过程中的随机性与模糊性,很好地利用了空间相关信息,有效识别出了城镇区域.
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